<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
 <head>
  <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  <title>创建一个标准的反向传播神经网络，该网络不是全连接。</title>
 </head>
 <body class="docs"><div id="layout">
  <div id="layout-content"><div id="function.fann-create-sparse" class="refentry">
 <div class="refnamediv">
  <h1 class="refname">fann_create_sparse</h1>
  <p class="verinfo">(PECL fann &gt;= 1.0.0)</p><p class="refpurpose"><span class="refname">fann_create_sparse</span> &mdash; <span class="dc-title">创建一个标准的反向传播神经网络，该网络不是全连接。</span></p>

 </div>

 <div class="refsect1 description" id="refsect1-function.fann-create-sparse-description">
  <h3 class="title">说明</h3>
  <div class="methodsynopsis dc-description">
   <span class="methodname"><strong>fann_create_sparse</strong></span>
    ( <span class="methodparam"><span class="type">float</span> <code class="parameter">$connection_rate</code></span>
   , <span class="methodparam"><span class="type">int</span> <code class="parameter">$num_layers</code></span>
   , <span class="methodparam"><span class="type">int</span> <code class="parameter">$num_neurons1</code></span>
   , <span class="methodparam"><span class="type">int</span> <code class="parameter">$num_neurons2</code></span>
   [, <span class="methodparam"><span class="type">int</span> <code class="parameter">$...</code></span>
  ] ) : <span class="type"><span class="type ReturnType">ReturnType</span></span></div>

  <p class="para rdfs-comment">
   创建一个标准的反向传播神经网络，该网络不是全连接。
  </p>
 </div>


 <div class="refsect1 parameters" id="refsect1-function.fann-create-sparse-parameters">
  <h3 class="title">参数</h3>
  <dl>

   
    <dt>
<code class="parameter">connection_rate</code></dt>

    <dd>

     <p class="para">
      连接率控制着在网络中将会有多少连接，如果连接率设置为1，那么这个网络就是全连接网络，但是如果设置为 0.5 将会设置一半的连接。连接率为1的结果和使用 <span class="function"><a href="fann_create_standard.html" class="function">fann_create_standard()</a></span>函数的效果是一样的。
     </p>
    </dd>

   
   
    <dt>
<code class="parameter">num_layers</code></dt>

    <dd>

     <p class="para">
      神经网络层数，包括输入输出层。
     </p>
    </dd>

   
   
    <dt>
<code class="parameter">num_neurons1</code></dt>

    <dd>

     <p class="para">
      第一层网络的神经数。
     </p>
    </dd>

   
   
    <dt>
<code class="parameter">num_neurons2</code></dt>

    <dd>

     <p class="para">
      第二层网络的神经数。
     </p>
    </dd>

   
   
    <dt>
<code class="parameter">...</code></dt>

    <dd>

     <p class="para">
      其它层网络的神经数。
     </p>
    </dd>

   
  </dl>

 </div>


 <div class="refsect1 returnvalues" id="refsect1-function.fann-create-sparse-returnvalues">
  <h3 class="title">返回值</h3>
  <p class="para">
   返回一个神经网络资源，错误则返回 <strong><code>FALSE</code></strong> .
  </p>
 </div>



 <div class="refsect1 seealso" id="refsect1-function.fann-create-sparse-seealso">
  <h3 class="title">参见</h3>
  <p class="para">
   <ul class="simplelist">
    <li class="member"><span class="function"><a href="fann_create_sparse_array.html" class="function" rel="rdfs-seeAlso">fann_create_sparse_array()</a> - 创建一个标准的反向传播神经网络，该网络使用一个表示每层大小的数组来构造，但是并不是全连接的。</span></li>
    <li class="member"><span class="function"><a href="fann_create_standard.html" class="function" rel="rdfs-seeAlso">fann_create_standard()</a> - 创建标准的全连接反向传播神经网络。</span></li>
    <li class="member"><span class="function"><a href="fann_create_shortcut.html" class="function" rel="rdfs-seeAlso">fann_create_shortcut()</a> - 创建一个含快捷连接而非全连接的标准反向传播神经网络。</span></li>
   </ul>
  </p>
 </div>


</div></div></div></body></html>